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title: "Quedas de Árvores na Cidade do Rio de Janeiro e Clima (maio/2015 a jan/2024)"
author: "Renata do Nascimento Klem¹; Walter Mesquita Filho²"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: row
    vertical_layout: scroll
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    social: menu
    logo: favicon_tree 8x8 pixel (2).png
    favicon: favicon_tree 8x8 pixel.png
    theme: "yeti"    
---

```{r global, include=FALSE}
library(flexdashboard)
library(shiny)
library(tidyverse)
library(dplyr)
library(DT)
library(lubridate)
library(sf)
library(leaflet)
library(leaflet.extras)
library(leaflet.extras2)
library(htmlwidgets)
library(htmltools)
library(viridis)
library(bslib)
library(mapview)
library(ggplot2)
library(spatstat)
library(readr)

#Lendo os dados
data <- read_csv("quedas_arvores_alerta_rio_inmet_final.csv")
dados_arvores<-data
dados_arvores$descricao <- toupper(dados_arvores$descricao)#Colocando em maiuscúlas

# Convertendo as colunas para numérico e arredondando
dados_arvores$longitude <- round(as.numeric(dados_arvores$longitude),8)
dados_arvores$latitude <- round(as.numeric(dados_arvores$latitude),8)

library(dplyr)

dados_arvores<- dplyr::select(dados_arvores,-...1 ,-id_pop, -Hora_formatada,-chave_primaria,-DATA,-HORA,-data_hora_arredondada,-primary_key,-Hora_formatada,-chave_primaria,-					'PREC_TOTAL_HOR(mm)')

dados_arvores<- dados_arvores %>% rename(acumulado_chuva_15_min = "15 min",
					acumulado_chuva_1_h = "01 h",
					acumulado_chuva_4_h = "04 h",
					acumulado_chuva_24_h = "24 h",
					acumulado_chuva_96_h = "96 h",
					pres_atm_niv_est_hor_mB = "PRES_ATM_NIVEL_ ESTAC_ HOR(mB)",
				        pres_atm_max_h_ant_mB = "PRES_ATM_MAX_ HORA_ANT(AUT)(mB)",
					pres_atm_min_h_ant_mB = "PRES_ATM_MIN_ HORA_ANT(AUT)(mB)",
					temp_ar_bulbo_seco_hor_gC = "TEMP_AR_BULBO_SECO_HORARIA(gC)",
					temp_ponto_orv_gC = "TEMP_PONTO_ORVAL(gC)",
                                        temp_max_h_ant_gC = "TEMP_ MAX_HORA_ANT(AUT)(gC)",
					temp_min_h_ant_gC = "TEMP_ MIN_HORA_ANT(AUT)(gC)",
				        temp_orv_max_h_ant_gC = "TEMP_ORV_MAX__HORA_ANT(AUT)(gC)",
					temp_orv_min_h_ant_gC = "TEMP_ORV_MIN__HORA_ANT(AUT)(gC)",
					umid_rel_max_h_ant_perc = "UMID_REL_MAX_HORA_ANT(AUT)(%)",
                                        umid_rel_min_h_ant_perc = "UMID_REL_MIN_HORA_ANT (AUT)(%)",
                                        umic_rel_ar_h_perc = "UMID_RELAT_AR_HOR(%)",
					vento_dir_h_gr = "VENTO_DIR_HOR(gr)",
			                rajada_vento_maxima_.m.s.= "VENTO_RAJADA_MAX(m/s)",
				        vento_vel_horaria.m.s.= "VENTO_VELOC_HOR(m/s)",
					classificacao_direcao_vento= "direcao_ventos_cardinais",
                                        vento_escala_Beaufort= "vento_escala_Beaufort",
                                        estacao_do_ano = "Estacao_ano")


#Definindo os tipos de variáveis
dados_arvores$data_inicio <- as.Date(dados_arvores$data_inicio)
dados_arvores$area_plane <- as.factor(dados_arvores$area_plane)
dados_arvores$usoagregadosolo <- as.factor(dados_arvores$usoagregadosolo)
dados_arvores$regiao_adm <- as.factor(dados_arvores$regiao_adm)
dados_arvores$grupousodosolo <- as.factor(dados_arvores$grupousodosolo)
dados_arvores$anosodosolo <- as.factor(dados_arvores$anosodosolo)
dados_arvores$shi_nm <- as.factor(dados_arvores$shi_nm)
dados_arvores$shi_nm_mac <- as.factor(dados_arvores$shi_nm_mac)
dados_arvores$est_alertario <- as.factor(dados_arvores$est_alertario)
dados_arvores$cod_alertario <- as.factor(dados_arvores$cod_alertario)
dados_arvores$cod_alertario <- as.factor(dados_arvores$cod_alertario)
dados_arvores$est_inmet <- as.factor(dados_arvores$est_inmet)

dados_arvores$vento_escala_Beaufort <- as.factor(dados_arvores$vento_escala_Beaufort)
dados_arvores$classificacao_intensidade_chuva_1_h <- as.factor(dados_arvores$classificacao_intensidade_chuva_1_h)
dados_arvores$classificacao_direcao_vento <- as.factor(dados_arvores$classificacao_direcao_vento)

#Formatando as variáveis numéricas que tem casas decimais
dados_arvores$acumulado_chuva_15_min <- as.double(round(dados_arvores$acumulado_chuva_15_min,digits=2))            
dados_arvores$acumulado_chuva_1_h <- as.double(round(dados_arvores$acumulado_chuva_1_h,digits=2))              
dados_arvores$acumulado_chuva_4_h <- as.double(round(dados_arvores$acumulado_chuva_4_h,digits=2))               
dados_arvores$acumulado_chuva_24_h <- as.double(round(dados_arvores$acumulado_chuva_24_h,digits=2))               
dados_arvores$acumulado_chuva_96_h <- as.double(round(dados_arvores$acumulado_chuva_96_h,digits=2))
dados_arvores$pres_atm_niv_est_hor_mB <- as.double(round(dados_arvores$pres_atm_niv_est_hor_mB,digits=2))
dados_arvores$pres_atm_max_h_ant_mB <- as.double(round(dados_arvores$pres_atm_max_h_ant_mB,digits=2))              
dados_arvores$pres_atm_min_h_ant_mB <- as.double(round(dados_arvores$pres_atm_min_h_ant_mB,digits=2))            
dados_arvores$temp_ar_bulbo_seco_hor_gC <- as.double(round(dados_arvores$temp_ar_bulbo_seco_hor_gC,digits=2))
dados_arvores$temp_ponto_orv_gC <- as.double(round(dados_arvores$temp_ponto_orv_gC,digits=2))
dados_arvores$temp_max_h_ant_gC <- as.double(round(dados_arvores$temp_max_h_ant_gC,digits=2))
dados_arvores$temp_min_h_ant_gC <- as.double(round(dados_arvores$temp_min_h_ant_gC,digits=2))
dados_arvores$temp_orv_max_h_ant_gC <- as.double(round(dados_arvores$temp_orv_max_h_ant_gC,digits=2))
dados_arvores$temp_orv_min_h_ant_gC <- as.double(round(dados_arvores$temp_orv_min_h_ant_gC,digits=2))
dados_arvores$umid_rel_max_h_ant_perc <- as.double(round(dados_arvores$umid_rel_max_h_ant_perc,digits=2))
dados_arvores$umid_rel_min_h_ant_perc <- as.double(round(dados_arvores$umid_rel_min_h_ant_perc,digits=2))
dados_arvores$umic_rel_ar_h_perc <- as.double(round(dados_arvores$umic_rel_ar_h_perc,digits=2))
dados_arvores$vento_dir_h_gr <- as.double(round(dados_arvores$vento_dir_h_gr,digits=2))
dados_arvores$rajada_vento_maxima_.m.s. <- as.double(round(dados_arvores$rajada_vento_maxima_.m.s.,digits=2))
dados_arvores$vento_vel_horaria.m.s. <- as.double(round(dados_arvores$vento_vel_horaria.m.s.),digits=2)

# Extraindo o ano e crie uma nova coluna chamada `ano` e mes
dados_arvores$ano <- year(dados_arvores$data_inicio)

dados_arvores$mes <- month(dados_arvores$data_inicio)
dados_arvores <- dados_arvores %>%
    mutate(mes_abrev = factor(month.abb[mes], levels = month.abb))


# Convertendo o data.frame para um objeto 'sf' (Spatial DataFrame)
dados_arvores_sf <- st_as_sf(dados_arvores, coords = c("longitude", "latitude"), crs = 4326,remove = FALSE)

total_quedas <- nrow(dados_arvores)

bairros<-sf::st_read("Limite_de_Bairros.shp")
bairros_transf <- st_transform(bairros,4326)

subbacia<-sf::st_read("Sub_Bacias_Hidrograficas.shp")
subbacia_transf <- st_transform(subbacia,4326)

macrobacia_transf <- subbacia_transf %>%
  group_by(shi_nm_mac) %>%  # Substitua ID_MacroBacia pela coluna relevante
  summarize(geometry = st_union(geometry))


limite_AP<-sf::st_read("Limite_AP.shp")
limite_AP_transf <- st_transform(limite_AP,4326)


limite<-sf::st_read("Limite_do_Municipio_do_Rio_de_Janeiro.shp")
limite_transf <- st_transform(limite,4326)


#Contando a quantidade de quedas de árvores por quadrante - Q**
### Instalando os pacotes
library(spatstat)
library(sf)

### **Convertendo dados_arvores_proj de ponto em um pppobjeto**
#O spatstatpacote é atualmente projetado para trabalhar com sistema de coordenadas projetadas (planares). Se você tentar converter um objeto de ponto que esteja em um sistema de coordenadas geográficas dá erro:

# Criar um objeto sf com as coordenadas das árvores (assumindo que a coluna que contém as coordenadas é chamada "longitude" e "latitude")
dados_arvores_sf <- st_as_sf(dados_arvores, coords = c("longitude", "latitude"), crs = 4326,remove= FALSE)

# Verificar o sistema de coordenadas atual dos dados das árvores
st_crs(dados_arvores_sf)

# Projetar os dados das árvores para o sistema de coordenadas do mapa (SIRGAS 2000 / UTM zone 23S)
dados_arvores_proj <- st_transform(dados_arvores_sf, crs = 31983)

#Análise padrões pontuais
# dados_arvores_proj de ponto em um pppobjeto
dados_arvores_proj.ppp <- as.ppp(dados_arvores_proj)

# Convertendo dados_arvores_proj de ponto em um pppobjeto

# Importar o mapa da cidade do Rio de Janeiro usando a biblioteca 'sf'
mapa_rio <- st_read("Limite_de_Bairros.shp")

# Projetar os dados das árvores para o sistema de coordenadas do mapa (SIRGAS 2000 / UTM zone 23S)
mapa_rio_proj <- st_transform(mapa_rio, crs = 31983)

mapa_rio.owin <- as.owin(mapa_rio_proj)

marks(dados_arvores_proj.ppp)  <- NULL

Window(dados_arvores_proj.ppp) <- mapa_rio.owin

#Plotando a window
#plot(mapa_rio.owin, col="blue")

#Contagem de quadrats
Q <- quadratcount(dados_arvores_proj.ppp, nx=12, ny=9)

# Intensidade média em cada quadrante
#Densidade de pontos dentro de cada quadrat
Q.d <- intensity(Q)

L<-intensity(Q,image=TRUE)

#Teste de Monte Carlo

#Muitas vezes, deseja-se detectar anomalias na intensidade de um processo pontual. Um ponto quente em um processo pontual é uma zona de intensidade elevada.
#dados_arvores_proj.km <- rescale(dados_arvores_proj.ppp, 1000, "km")
#denRed.km2 <- density(dados_arvores_proj.km, bw.ppl, ns=16)

#Para determinar se tal zona é 'significativa', podemos usar um teste de Monte Carlo:
#obsmax <- max(denRed.km2)
#simmax <- numeric(99)
#lamRed <- intensity(dados_arvores_proj.km)
#winRed <- as.owin(dados_arvores_proj.km)
#for(i in 1:99) {
#Xsim <- rpoispp(lamRed, win=winRed)
#denXsim <- density(Xsim, bw.ppl, ns=16)
#simmax[i] <- max(denXsim)

#}
#(pval <- (1+sum(simmax > obsmax))/100)

```

# Análise Descritiva {data-icon="ion-stats-bars"}

## Row {data-height="100"}

### **Total de quedas** {width="50"}

```{r}

# Cria o value box
total_quedas <- nrow(dados_arvores)
valueBox(total_quedas, icon="ion-leaf")

```

### **Número de dias que ocorreram quedas** {width="50"}

```{r}

# Converte as datas para o formato correto
dados_arvores$data_inicio <- as.Date(dados_arvores$data_inicio, format = "%d/%m/%Y")

# Agrupa por data e conta o número de dias únicos com quedas
numero_de_dias_com_quedas <- dados_arvores %>%
  group_by(data_inicio) %>%
  summarise(quantidade = n()) %>%
  nrow()

# Cria o value box
  valueBox(numero_de_dias_com_quedas, icon = "ion-android-calendar")

```

### **Média de quedas por dia** {width="50"}

```{r}

# Cria o value box
media_diaria=round(total_quedas/(numero_de_dias_com_quedas),2)

valueBox(media_diaria, icon = "ion-calculator")

```

## Row {.tabset .tabset-fade data-height="500"}

### **Mapa de localização das ocorrências**

```{r}
library(leaflet.providers)
library(leaflet)
library(leaflet.extras)
library(dplyr)

# Convertendo o data.frame para um objeto 'sf' (Spatial DataFrame)
  
dados_arvores_sf <- st_as_sf(dados_arvores, coords = c("longitude", "latitude"), crs = 4326,remove = FALSE)
x_min= min(dados_arvores_sf$longitude)
x_max = max(dados_arvores_sf$longitude)
x_medio= (x_min+x_max)/2

y_min= min(dados_arvores_sf$latitude)
y_max = max(dados_arvores_sf$latitude)
y_medio= (y_min+y_max)/2

# Criando o mapa
  dados_arvores_sf %>% leaflet() %>% 
    addProviderTiles("CartoDB.VoyagerLabelsUnder")%>%
    setView(x_medio, y_medio, zoom = 10) %>%
    addTiles() %>%
    addCircleMarkers(~longitude, ~latitude,
                     radius = 1.2,
                     color = "royalblue",
                     fill = FALSE,
                     fillColor = "royalblue",
                     fillOpacity = 0.8,
                     popup = ~descricao) %>%
    addDrawToolbar() %>%
    addMiniMap(width = 150, height = 150) %>%
    addMeasure(
    position = "bottomleft",
    primaryLengthUnit = "meters",
    primaryAreaUnit = "sqmeters",
    activeColor = "#3D535D",
    completedColor = "#7D4479")

```

### **Mapa dos clusters de ocorrências**

```{r}
library(leaflet.providers)
library(leaflet)
library(leaflet.extras)
library(dplyr)

# Convertendo o data.frame para um objeto 'sf' (Spatial DataFrame)
  
dados_arvores_sf <- st_as_sf(dados_arvores, coords = c("longitude", "latitude"), crs = 4326,remove = FALSE)

# Criando o mapa
  dados_arvores_sf %>% leaflet() %>% 
  addProviderTiles("CartoDB.VoyagerLabelsUnder")%>%
    setView(x_medio, y_medio, zoom = 10) %>%
    addTiles() %>%
    addCircleMarkers(~longitude, ~latitude,
                     radius = 1.2,
                     color = "royalblue",
                     fill = FALSE,
                     fillColor = "royalblue",
                     fillOpacity = 0.8,
                     popup = ~descricao,
                     clusterOptions = markerClusterOptions()) 

```

### **Tabela de dados das ocorrências de quedas de árvores**

```{r}
library(dplyr)
library(DT)

DT::datatable(dados_arvores)
```

### **Estatística descritiva univarida das variáveis numéricas**

```{r}
library(dplyr)
library(DT)
library(e1071)


# Função para calcular a moda
calc_moda <- function(x) {
  ux <- unique(x)
  ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}

# Função para calcular estatísticas descritivas

calc_estatisticas <- function(x) {
  c(
    minima = round(min(x, na.rm = TRUE),2),
    media = round(mean(x, na.rm = TRUE),2),
    mediana = round(median(x, na.rm = TRUE),2),
    moda = round(calc_moda(x),2),
    Q1 = round(quantile(x, 0.25, na.rm = TRUE),2),
    Q3 = round(quantile(x, 0.75, na.rm = TRUE),2),
    maxima = round(max(x, na.rm = TRUE),2),
    amplitude = round(max(x, na.rm = TRUE) - min(x, na.rm = TRUE),2),
    variancia = round(var(x, na.rm = TRUE),2),
    desvio_padrao = round(sd(x, na.rm = TRUE),2),
    erro_padrao = round(sd(x, na.rm = TRUE) / sqrt(sum(!is.na(x))),2),
    coef_variacao = round(sd(x, na.rm = TRUE) / mean(x, na.rm = TRUE),2),
    assimetria <- round(skewness(x, na.rm = TRUE),2),
    curtose <- round(kurtosis(x, na.rm = TRUE),2)
    
  )
}

   dados_numericos <- select_if(dados_arvores, is.numeric)
   dados_numericos <- dplyr::select(dados_numericos, -vento_dir_h_gr, -ano, -mes,-id_evento, -codra, -latitude, -longitude)
   estatisticas_descritivas <- dados_numericos %>% summarise_all(calc_estatisticas) 
   estatisticas_descritivas$estatisticas <- c("minima","media","mediana","moda","Q1","Q3","maxima","amplitude","variancia","desvio_padrao","erro_padrao","coef_variacao","assimetria", "curtose")
   estatisticas_descritivas <- dplyr::select(estatisticas_descritivas,
                                             estatisticas, everything())
   datatable(estatisticas_descritivas)

```

### **Estatística descritiva bivariada das variáveis numéricas - Correlação**

```{r}
# Carregar os pacotes necessários
library(dplyr)
library(DT)
library(corrplot)
library(GGally)

# Criar um correlograma
# Calcular a matriz de correlação
matriz_correlacao <- cor(dados_numericos, use = "complete.obs")

# Usar corrplot para visualizar a matriz de correlação
corrplot::corrplot(matriz_correlacao, method = "color", type = "upper", order = "hclust",
                   tl.col = "black", tl.srt = 45, tl.cex = 0.6, cl.cex = 0.6, 
                   addCoef.col = "black", number.cex = 0.5)
 

```

### **Estatística descritiva bivariada das variáveis qualitativas - Associação (Teste Qui Quadrado)**

```{r}
# Carregar as bibliotecas necessárias
library(vcd)
library(DT)
library(dplyr)

# Selecionar apenas variáveis qualitativas (fatores)
dados_qualitativos <- dados_arvores %>% 
                      select_if(is.factor)

teste_qui_quadrado <- function(var1, var2) {
    tab <- table(var1, var2)
    teste <- chisq.test(tab)
    return(c(teste$statistic, teste$p.value))
}

resultados <- matrix(NA, ncol = 3, nrow = 0)
colnames(resultados) <- c("Var1", "Var2", "pvalue")

for (i in 1:(ncol(dados_qualitativos) - 1)) {
    for (j in (i + 1):ncol(dados_qualitativos)) {
        if (is.factor(dados_qualitativos[[i]]) && is.factor(dados_qualitativos[[j]])) {
            res <- teste_qui_quadrado(dados_qualitativos[[i]], dados_qualitativos[[j]])
            resultados <- rbind(resultados, c(colnames(dados_qualitativos)[i], colnames(dados_qualitativos)[j], res[2]))
        }
    }
}

resultados_df <- as.data.frame(resultados, stringsAsFactors = FALSE)
resultados_df$pvalue <- round(as.numeric(as.character(resultados_df$pvalue)), 6)

# Definir o limite de significância
limite_p_valor <- 0.05

# Adicionar a coluna de classificação
resultados_df$associacao_significativa <- ifelse(resultados_df$pvalue < limite_p_valor, "Sim", "Não")

  datatable(resultados_df)

```

### **Tabela de quedas por tipo de grupo de uso do solo**

```{r}
library(knitr)
library(kableExtra)

tabela_uso_solo <- as.data.frame(table(dados_arvores$usoagregadosolo))
  tabela_uso_solo <- tabela_uso_solo %>% rename("Uso do solo" = "Var1",
                                                "Frequencia"= "Freq")
  DT::datatable(tabela_uso_solo)                     
             
```




## row {.tabset .tabset-fade}

### **Gráfico de quedas por dia**

```{r}
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)

# Adiciona uma coluna com a data e converte para o formato de data
  dados_arvores <- dados_arvores %>%
    mutate(data_inicio = as.Date(data_inicio, format = "%Y-%m-%d")) 

# Calcula a quantidade de quedas por dia
  media_quedas_por_dia <- dados_arvores %>%
    group_by(data_inicio) %>%
    summarise(quantidade = n(), .groups = 'drop') %>%
    mutate(media = round(mean(quantidade), 2))

  # Criação do gráfico
  ggplotly(
  ggplot(data = media_quedas_por_dia, aes(x = data_inicio, y = quantidade)) +
    geom_bar(stat = 'identity', position = position_dodge(),fill= "royalblue") +
    geom_hline(aes(yintercept = media), linetype="dashed", color = "red") +
    labs(title = "Quantidade de quedas por dia",
         x = "Data",
         y = "Quantidade",
         caption = "Período: Maio/2015 a Jan/2024") +
    theme_classic() +
    theme(text = element_text(size = 12))
  )

```


### **Gráfico de quedas por mês**

```{r}
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)

# Adiciona uma coluna com os nomes abreviados dos meses e converte para fator na ordem correta
  dados_arvores <- dados_arvores %>%
    mutate(mes_abrev = factor(month.abb[mes], levels = month.abb))

  # Calcula a média de quedas por mês
  media_quedas_por_mes <- dados_arvores %>%
    group_by(mes_abrev) %>%
    summarise(quantidade = n(), .groups = 'drop') %>%
    mutate(media = round(mean(quantidade), 2))

  # Criação do gráfico
  ggplotly(
  ggplot(data = media_quedas_por_mes, aes(x = mes_abrev, y = quantidade)) +
    geom_bar(stat = 'identity', position = position_dodge(),fill= "royalblue") +
    geom_hline(aes(yintercept = media), linetype="dashed", color = "red") +
    labs(title = "Quantidade de Quedas por Mes",
         x = "Mês",
         y = "Quantidade",
         caption = "Período: Maio/2015 a Jan/2024") +
    theme_classic() +
    theme(text = element_text(size = 12))
  )
```

### **Gráfico de quedas por mês por ano**

```{r}
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)

# Adiciona uma coluna com os nomes abreviados dos meses e converte para fator na ordem correta
  dados_arvores <- dados_arvores %>%
    mutate(mes_abrev = factor(month.abb[mes], levels = month.abb, ordered = TRUE)) %>%
    mutate(ano = as.factor(ano))

  # Calcula a quantidade de quedas por mês e ano
  quedas_por_mes_e_ano <- dados_arvores %>%
    mutate(mes_abrev = factor(month.abb[mes], levels = month.abb, ordered = TRUE)) %>%
    group_by(mes_abrev, ano) %>%
    summarise(quantidade = n(), .groups = 'drop') %>% 
    mutate(media = round(mean(quantidade), 2))   # Calcula a média de quedas por estação do ano e ano


  # Criação do gráfico com meses abreviados e separação por ano
  ggplotly(
  ggplot(data = quedas_por_mes_e_ano, aes(x = mes_abrev, y = quantidade, fill = ano)) +
    geom_bar(stat = "identity", position = position_dodge()) +
    geom_hline(aes(yintercept = media), linetype="dashed", color = "red") +
    labs(title = "Quantidade de Quedas por Mês por Ano",
         x = "Mês",
         y = "Quantidade",
         caption = "Período: Maio/2015 a Jan/2024") +
    theme_classic() +
    theme(text = element_text(size = 12))
  )

```

### **Gráfico de quedas por ano**

```{r}
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)

# Calcula a média de quedas por ano
  media_quedas_ano <- dados_arvores %>%
    group_by(ano) %>%
    summarise(quantidade = n(), .groups = 'drop') %>%
    mutate(media = round(mean(quantidade), 2))

  # Assegura que 'ano' é tratado como um fator para exibição categórica
  media_quedas_ano$ano <- factor(media_quedas_ano$ano)

  # Criação do gráfico
  p <- ggplot(data = media_quedas_ano, aes(x = ano, y = quantidade)) +
    geom_bar(stat = 'identity', fill= "royalblue") + # Removed position_dodge() for simplicity
    geom_hline(aes(yintercept = media), linetype="dashed", color = "red") +
    scale_x_discrete(name = "Ano") + # Assegura que o eixo x trata 'ano' como discreto
    labs(title = "Quantidade de Quedas por Ano",
         x = "Ano",
         y = "Quantidade",
         caption = "Período: Maio/2015 a Jan/2024") +
    theme_classic() +
    theme(text = element_text(size = 12))

  ggplotly(p)

```

### **Gráfico de quedas por estação do ano**

```{r}
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)

# Adiciona a estação do ano como fator na ordem correta
  dados_arvores <- dados_arvores %>%
    mutate(estacao_do_ano = factor(estacao_do_ano, levels = c("Outono", "Inverno", "Primavera", "Verao"))) 
  
  # Calcula a média de quedas por estação do ano e ano
  media_quedas_por_estacao <- dados_arvores %>%
    group_by(estacao_do_ano) %>%
    summarise(quantidade = n(), .groups = 'drop') %>%
    mutate(media = round(mean(quantidade), 2))

  # Criação do gráfico
  p <- ggplot(data = media_quedas_por_estacao, aes(x = estacao_do_ano, y = quantidade)) +
    geom_bar(stat = 'identity', position = position_dodge(),fill= "royalblue") +
    geom_hline(aes(yintercept = media), linetype="dashed", color = "red") +
    labs(title = "Quantidade de Quedas por Estação do Ano",
         x = "Estação do Ano",
         y = "Quantidade",
         caption = "Período: Maio/2015 a Jan/2024") +
    theme_classic() +
    theme(text = element_text(size = 12))

  ggplotly(p)
```

### **Gráfico de quedas por estação do ano por ano**

```{r}
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)

# Adiciona a estação do ano como fator na ordem correta
  dados_arvores <- dados_arvores %>%
    mutate(Est = factor(estacao_do_ano, levels = c("Outono", "Inverno", "Primavera", "Verao"))) %>% 
    mutate(ano = as.factor(ano))

  # Calcula a média de quedas por estação do ano e ano
  media_quedas_por_estacao_e_ano <- dados_arvores %>%
    group_by(estacao_do_ano, ano) %>%
    summarise(quantidade = n(), .groups = 'drop') %>%
    mutate(media = round(mean(quantidade), 2))

  # Criação do gráfico
  p <- ggplot(data = media_quedas_por_estacao_e_ano, aes(x = estacao_do_ano, y = quantidade, fill = ano)) +
    geom_bar(stat = 'identity', position = position_dodge()) +
    geom_hline(aes(yintercept = media), linetype="dashed", color = "red") +
    labs(title = "Quantidade de Quedas por Estação do Ano e Ano",
         x = "Estação do Ano",
         y = "Quantidade",
         caption = "Período: Maio/2015 a Jan/2024") +
    theme_classic() +
    theme(text = element_text(size = 12))

  ggplotly(p)
```

# Análise dos dados de chuva {data-navmenu="Análise dos dados meteorológicos" data-navmenu-icon="ion-ios-thunderstorm-outline" data-icon="ion-ios-rainy-outline"}

## Row {.tabset .tabset-fade data-height="500"}

### **Acumulado de chuva em 15 min**

```{r}
#acumulado_chuva_15_min_max_dia
library(ggplot2)
library(plotly)


#Pegando os dados filtrados e arredondando os valores
dados_arvores$acumulado_chuva_15_min <- round(dados_arvores$acumulado_chuva_15_min,2)

  # Cálculo da média
media_acumulado_chuva_15_min <- round(mean(dados_arvores$acumulado_chuva_15_min), 2)

ggplotly(
  ggplot(data = dados_arvores, aes(x = data_inicio, y = acumulado_chuva_15_min)) +
    geom_line(color = "royalblue") +
    geom_hline(yintercept = media_acumulado_chuva_15_min, linetype = "dashed", color = "red") +
    labs(title = "Acumulado de Chuva 15 minutos",
         x = "Data",
         y = "Acumulado de Chuva (mm)",
         caption = paste("Período: Maio/2015 a Janeiro/2024 - Média de Chuva:", media_acumulado_chuva_15_min)) +
    theme_classic()+
    theme(text = element_text(size = 12))
)

```

### **Histograma de acumulado de chuva em 15 min**

```{r}
library(ggplot2)
library(plotly)
#acumulado_chuva_15_min

# Histograma com cores para diferentes categorias com sobreposição

ggplotly(
ggplot(dados_arvores, aes(x = acumulado_chuva_15_min)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, fill = "royalblue", color = "white") +
  theme_classic() +
  labs(title = "Histograma do acumulado de chuva em 15 min",
       x = "Acumulado de chuva em 15 min (m)",
       y = "Frequência") +
  theme(text = element_text(size = 12))
)

```

### **Acumulado de chuva em 1 h**

```{r}
library(ggplot2)
library(plotly)

dados_arvores$acumulado_chuva_1_h <- round(dados_arvores$acumulado_chuva_1_h,2)

  # Cálculo da média
  media_acumulado_chuva_1_h <- round(mean(dados_arvores$acumulado_chuva_1_h), 2)
ggplotly(
  ggplot(data = dados_arvores, aes(x = data_inicio, y = acumulado_chuva_1_h)) +
    geom_line(color = "royalblue") +
    geom_hline(yintercept = media_acumulado_chuva_1_h, linetype = "dashed", color = "red") +
    labs(title = "Acumulado de Chuva 1 h",
         x = "Data",
         y = "Acumulado de Chuva (mm)",
         caption = paste("Período: Maio/2015 a Janeiro/2024 - Média de Chuva:", media_acumulado_chuva_1_h)) +
    theme_classic()+
    theme(text = element_text(size = 12))
)
```

### **Histograma de acumulado de chuva em 1 h**

```{r}
library(ggplot2)
library(plotly)
#acumulado_chuva_1_h

# Histograma
ggplotly(
ggplot(dados_arvores, aes(x = acumulado_chuva_1_h)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, fill = "royalblue", color = "white") +
  theme_classic() +
  labs(title = "Histograma do acumulado de chuva em 1 h",
       x = "Acumulado de chuva em 1 h (mm)",
       y = "Frequência") +
  theme(text = element_text(size = 12))
)
```

### **Acumulado de chuva em 4 h**

```{r}
#acumulado_chuva_4_h_max_dia
library(ggplot2)
library(plotly)

#acumulado_chuva_15_min_max_dia
library(ggplot2)
library(plotly)


#Pegando os dados filtrados e arredondando os valores
dados_arvores$acumulado_chuva_4_h <- round(dados_arvores$acumulado_chuva_4_h,2)

  # Cálculo da média
media_acumulado_acumulado_chuva_4_h <- round(mean(dados_arvores$acumulado_chuva_4_h), 2)

ggplotly(
  ggplot(data = dados_arvores, aes(x = data_inicio, y = acumulado_chuva_4_h)) +
    geom_line(color = "royalblue") +
    geom_hline(yintercept = media_acumulado_acumulado_chuva_4_h, linetype = "dashed", color = "red") +
    labs(title = "Acumulado de Chuva 4 h",
         x = "Data",
         y = "Acumulado de Chuva (mm)",
         caption = paste("Período: Maio/2015 a Janeiro/2024 - Média de Chuva:", media_acumulado_acumulado_chuva_4_h)) +
    theme_classic()+
    theme(text = element_text(size = 12))
)

```

### **Histograma de acumulado de chuva em 4 h**

```{r}
library(ggplot2)
library(plotly)
#acumulado_chuva_4_h

# Histograma
ggplotly(
ggplot(dados_arvores, aes(x = acumulado_chuva_4_h)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, fill = "royalblue", color = "white") +
  theme_classic() +
  labs(title = "Histograma do acumulado de chuva em 4 h",
       x = "Acumulado de chuva em 4 h (mm)",
       y = "Frequência") +
  theme(text = element_text(size = 12))
)
```

### **Acumulado de chuva em 24 h**

```{r}
#acumulado_chuva_24_h_max_dia
library(ggplot2)
library(plotly)


dados_arvores$acumulado_chuva_24_h <- round(dados_arvores$acumulado_chuva_24_h,2)

# Cálculo da média
  media_acumulado_chuva_24_h <- round(mean(dados_arvores$acumulado_chuva_24_h), 2)
ggplotly(
  ggplot(data = dados_arvores, aes(x = data_inicio, y = acumulado_chuva_24_h)) +
    geom_line(color = "royalblue") +
    geom_hline(yintercept = media_acumulado_chuva_24_h, linetype = "dashed", color = "red") +
    labs(title = "Acumulado de Chuva 24 h",
         x = "Data",
         y = "Acumulado de Chuva (mm)",
         caption = paste("Período: Maio/2015 a Janeiro/2024 - Média de Chuva:", media_acumulado_chuva_24_h)) +
    theme_classic() +
    theme(text = element_text(size = 12))

)
```

### **Histograma de acumulado de chuva em 24 h**

```{r}
library(ggplot2)
library(plotly)
#acumulado_chuva_24_h

# Histograma
ggplotly(
ggplot(dados_arvores, aes(x = acumulado_chuva_24_h)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, fill = "royalblue", color = "white") +
  theme_classic() +
  labs(title = "Histograma do acumulado de chuva em 24 h",
       x = "Acumulado de chuva em 24 h (mm)",
       y = "Frequência") +
  theme(text = element_text(size = 12))
)
```

### **Acumulado de chuva em 96 h**

```{r}
#acumulado_chuva_96_h_max_dia
library(ggplot2)
library(plotly)

dados_arvores$acumulado_chuva_96_h <- round(dados_arvores$acumulado_chuva_96_h,2)

  # Cálculo da média
  media_acumulado_chuva_96_h <- round(mean(dados_arvores$acumulado_chuva_96_h), 2)
ggplotly(
  ggplot(data = dados_arvores, aes(x = data_inicio, y = acumulado_chuva_96_h)) +
    geom_line(color = "royalblue") +
    geom_hline(yintercept = media_acumulado_chuva_96_h, linetype = "dashed", color = "red") +
    labs(title = "Acumulado de Chuva 96 h",
         x = "Data",
         y = "Acumulado de Chuva (mm)",
         caption = paste("Período: Maio/2015 a Janeiro/2024 - Média de Chuva:", media_acumulado_chuva_96_h)) +
    theme_classic() +
    theme(text = element_text(size = 12))

)
```

### **Histograma de acumulado de chuva em 96 h**

```{r}
library(ggplot2)
library(plotly)
#acumulado_chuva_96_h

# Histograma
ggplotly(
ggplot(dados_arvores, aes(x = acumulado_chuva_96_h)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, fill = "royalblue", color = "white") +
  theme_classic() +
  labs(title = "Histograma do acumulado de chuva em 96 h",
       x = "Acumulado de chuva em 96 h (mm)",
       y = "Frequência") +
  theme(text = element_text(size = 12))
)
```

### **Frequência de quedas por tipo de classificaçao de chuva**

```{r}
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)

# Definindo a ordem de classificação
 ordem_classificacao <- c("Sem chuva (i < 0.1)","Chuva Fraca (0.1 <= i < 5)", "Moderada (5 < i <= 25)", "Forte (25 < i <= 50)", "Muito Forte (i > 50)")
 
dados_arvores$classificacao_intensidade_chuva_1_h <- factor(dados_arvores$classificacao_intensidade_chuva_1_h, levels = ordem_classificacao)

  # Criação do gráfico
  ggplotly(
    ggplot(data = dados_arvores, aes(x = classificacao_intensidade_chuva_1_h)) +
      geom_bar(fill = "royalblue") +
      labs(title = "Quantidade de quedas por tipo de classificação de intensidade de chuva",
           x = "Classificação intensidade da chuva",
           y = "Quantidade",
           caption = "Período: Maio/2015 a Janeiro/2024") +
      theme_classic() +
      theme(text = element_text(size = 12))
  )
```

### **Estatística descritivas das variáveis numéricas de chuva**

```{r}
library(dplyr)
library(DT)
library(e1071)


# Função para calcular a moda
calc_moda <- function(x) {
  ux <- unique(x)
  ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}

# Função para calcular estatísticas descritivas

calc_estatisticas <- function(x) {
  c(
    minima = round(min(x, na.rm = TRUE),2),
    media = round(mean(x, na.rm = TRUE),2),
    mediana = round(median(x, na.rm = TRUE),2),
    moda = round(calc_moda(x),2),
    Q1 = round(quantile(x, 0.25, na.rm = TRUE),2),
    Q3 = round(quantile(x, 0.75, na.rm = TRUE),2),
    maxima = round(max(x, na.rm = TRUE),2),
    amplitude = round(max(x, na.rm = TRUE) - min(x, na.rm = TRUE),2),
    variancia = round(var(x, na.rm = TRUE),2),
    desvio_padrao = round(sd(x, na.rm = TRUE),2),
    erro_padrao = round(sd(x, na.rm = TRUE) / sqrt(sum(!is.na(x))),2),
    coef_variacao = round(sd(x, na.rm = TRUE) / mean(x, na.rm = TRUE),2),
    assimetria <- round(skewness(x, na.rm = TRUE),2),
    curtose <- round(kurtosis(x, na.rm = TRUE),2)
    
  )
}

   dados_chuva <- dplyr::select(dados_arvores, 17:21)
   estatisticas_descritivas2 <- dados_chuva %>% summarise_all(calc_estatisticas) 
   estatisticas_descritivas2$estatisticas<- c("minima","media","mediana","moda","Q1","Q3","maxima","amplitude","variancia","desvio_padrao","erro_padrao","coef_variacao","assimetria", "curtose")
   estatisticas_descritivas2 <- dplyr::select(estatisticas_descritivas2,
                                             estatisticas, everything())
   datatable(estatisticas_descritivas2)

```

## row {.tabset .tabset-fade}

### **Boxplot acumulado chuva 15 min**

```{r}
#Boxplot acumulado chuva 15 min
library(ggplot2)
library(plotly)
library(dplyr)

# Código para criar o boxplot

# Adiciona uma coluna com os nomes abreviados dos meses e converte para fator na ordem correta
dados_arvores <- dados_arvores %>%
  mutate(mes_abrev = factor(month.abb[mes], levels = month.abb))
ggplotly(
ggplot(dados_arvores, aes(x=factor(mes_abrev), y=acumulado_chuva_15_min, fill=factor(mes_abrev))) +
  geom_boxplot() +
  labs(title="Boxplot do Acumulado de Chuva de 15 min por Mês",
       x="Mês",
       y="Acumulado de Chuva (15 min)") +
  theme_classic()+
  theme(text = element_text(size = 12))+
  theme(legend.position = "none")
)
```

### **Boxplot acumulado chuva 1 h**

```{r}
#"acumulado_chuva_1_h"
library(ggplot2)
library(plotly)
library(dplyr)

# Código para criar o boxplot

# Adiciona uma coluna com os nomes abreviados dos meses e converte para fator na ordem correta
dados_arvores <- dados_arvores %>%
  mutate(mes_abrev = factor(month.abb[mes], levels = month.abb))
ggplotly(
ggplot(dados_arvores, aes(x=factor(mes_abrev), y=acumulado_chuva_1_h,fill=factor(mes_abrev))) +
  geom_boxplot() +
  labs(title="Boxplot do Acumulado de Chuva de 1 h por Mês",
       x="Mês",
       y="Acumulado de Chuva (1 hora)") +
  theme_classic()+
  theme(text = element_text(size = 12))+
  theme(legend.position = "none")
)
```

### **Boxplot acumulado chuva 4 h**

```{r}
#"acumulado_chuva_4_h"
library(ggplot2)

# Código para criar o boxplot

# Adiciona uma coluna com os nomes abreviados dos meses e converte para fator na ordem correta
dados_arvores <- dados_arvores %>%
  mutate(mes_abrev = factor(month.abb[mes], levels = month.abb))

ggplotly(
ggplot(dados_arvores, aes(x=factor(mes_abrev), y=acumulado_chuva_4_h,fill=factor(mes_abrev))) +
  geom_boxplot() +
  labs(title="Boxplot do Acumulado de Chuva de 4 h por Mês",
       x="Mês",
       y="Acumulado de Chuva (4 hora)") +
  theme_classic()+
  theme(text = element_text(size = 12))+
  theme(legend.position = "none")
)
```

### **Boxplot acumulado chuva 24 h**

```{r}
#"acumulado_chuva_24_h"
library(ggplot2)

# Código para criar o boxplot

# Adiciona uma coluna com os nomes abreviados dos meses e converte para fator na ordem correta
dados_arvores <- dados_arvores %>%
  mutate(mes_abrev = factor(month.abb[mes], levels = month.abb))

ggplotly(
ggplot(dados_arvores, aes(x=factor(mes_abrev), y=acumulado_chuva_24_h,fill=factor(mes_abrev))) +
  geom_boxplot() +
  labs(title="Boxplot do Acumulado de Chuva de 24 h por Mês",
       x="Mês",
       y="Acumulado de Chuva (24 hora)") +
  theme_classic()+
  theme(text = element_text(size = 12))+
  theme(legend.position = "none")
)
```

### **Boxplot acumulado chuva 96 h**

```{r}
#"acumulado_chuva_96_h"
library(ggplot2)

# Código para criar o boxplot

# Adiciona uma coluna com os nomes abreviados dos meses e converte para fator na ordem correta
dados_arvores <- dados_arvores %>%
  mutate(mes_abrev = factor(month.abb[mes], levels = month.abb))

ggplotly(
ggplot(dados_arvores, aes(x=factor(mes_abrev), y=acumulado_chuva_96_h,fill=factor(mes_abrev))) +
  geom_boxplot() +
  labs(title="Boxplot do Acumulado de Chuva de 96 h por Mês",
       x="Mês",
       y="Acumulado de Chuva (96 hora)") +
 theme_classic()+
  theme(text = element_text(size = 12))+
  theme(legend.position = "none")
)
```

# Análise dos dados de vento {data-navmenu="Análise dos dados meteorológicos" data-icon="ion-flag"}

## Row {.tabset .tabset-fade data-height="500"}

### **Velocidade do vento m/s**

```{r}
library(ggplot2)
library(plotly)
#vento_velocidade_horaria_(m/s)_dia

dados_arvores$vento_vel_horaria.m.s. <- round(dados_arvores$vento_vel_horaria.m.s.,2)

  #Calculo da média
media_vento_vel <- round(mean(dados_arvores$vento_vel_horaria.m.s.),2)

ggplotly(
ggplot(data = dados_arvores, aes(x = data_inicio, y = vento_vel_horaria.m.s.)) +
    geom_line(color = "royalblue") +
    geom_hline(yintercept = media_vento_vel, linetype = "dashed", color = "red") +
    labs(title = "Velocidade do vento em m/s",
         x = "Data",
         y = "Vento m/s",
         caption = paste("Período: Maio/2015 a Janeiro/2024\nMédia de Vento:", media_vento_vel)) +
    theme_classic() +
    theme(text = element_text(size = 12))
)
```

### **Histograma de velocidade do vento m/s**

```{r}
library(ggplot2)
library(plotly)
#vento_velocidade_horaria_(m/s)_dia

# Histograma com cores para diferentes categorias com sobreposição

ggplotly(
ggplot(dados_arvores, aes(x = vento_vel_horaria.m.s.)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, fill = "royalblue", color = "white") +
  theme_classic() +
  labs(title = "Histograma da Velocidade do Vento",
       x = "Velocidade do Vento (m/s)",
       y = "Frequência") +
  theme(text = element_text(size = 12))
)
```

### **Rajada de vento m/s**

```{r}

#Rajada de vento_velocidade_horaria_(m/s)_dia m/s

dados_arvores$rajada_vento_maxima_.m.s. <- round(dados_arvores$rajada_vento_maxima_.m.s.,2)

  #Calculo da média
media_vento_rajada <- round(mean(dados_arvores$rajada_vento_maxima_.m.s.),2)
ggplotly(
ggplot(data = dados_arvores, aes(x = data_inicio, y = rajada_vento_maxima_.m.s.)) +
    geom_line(color = "royalblue") +
    geom_hline(yintercept = media_vento_rajada, linetype = "dashed", color = "red") +
    labs(title = "Rajada de vento em m/s",
         x = "Data",
         y = "Vento m/s",
         caption = paste("Período: Maio/2015 a Janeiro/2024 - Média de Vento:", media_vento_rajada)) +
    theme_classic() +
    theme(text = element_text(size = 12))
)
```

### **Histograma de rajada do vento m/s**

```{r}
library(ggplot2)
library(plotly)
#vento_velocidade_horaria_(m/s)_dia

# Histograma com cores para diferentes categorias com sobreposição

ggplotly(
ggplot(dados_arvores, aes(x = rajada_vento_maxima_.m.s.)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, fill = "royalblue", color = "white") +
  theme_classic() +
  labs(title = "Histograma de rajada de Vento",
       x = "Velocidade da rajada de Vento (m/s)",
       y = "Frequência") +
  theme(text = element_text(size = 12))
)
```

### **Frequência de quedas por tipo de classificação do vento**

```{r}
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)

# Adiciona a estação do ano como fator na ordem correta
  dados_arvores <- dados_arvores %>%
    mutate(vento_escala_Beaufort = factor(vento_escala_Beaufort, levels = c('Calmaria (v < 0.51)','Bafagem (0.51 <= v < 1.54)','Aragem (1.54 <= v < 3.08)','Fraco (3.08 <= v < 5.14)','Moderado (5.14 <= v < 8.22)','Fresco (8.22 <= v < 10.79)','Muito Fresco (10.79 <= v < 13.88)','Forte (13.88 <= v < 16.96)','Muito Forte (16.96 <= v < 20.56)', 'Duro (20.56 <= v < 24.16)','Muito Duro (24.16 <= v < 28.16)','Tempestade (28.16 <= v < 32.38)', 'Furacão (v >= 32.38)')))

  
  # Criação do gráfico
  ggplotly(
    ggplot(data = dados_arvores) +
      geom_bar(aes(x = vento_escala_Beaufort), fill= "royalblue") +
      labs(title = "Quantidade de quedas por tipo de classificaçao de vento - escala Beaufort",
           x = "Classificação intensidade do vento",
           y = "Quantidade",
           caption = "Período: Maio/2015 a Jan/2024") +
      theme_classic()+
      theme(text = element_text(size = 10))

  )
```

### **Frequência de quedas por tipo de classificação da direção do vento**

```{r}
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)

dados_arvores <- dados_arvores %>%
    mutate(classificacao_direcao_vento = factor(classificacao_direcao_vento, levels = c("Norte", "Nordeste", "Leste", "Sudeste", "Sul", "Sudoeste", "Oeste", "Noroeste")))

  # Criação do gráfico
  ggplotly(
    ggplot(data = dados_arvores) +
      geom_bar(aes(x = classificacao_direcao_vento), fill= "royalblue") +
      labs(title = "Quantidade de quedas por tipo de classificaçao da direção do vento",
           x = "Classificação da direção do vento",
           y = "Quantidade",
           caption = "Período: Maio/2015 a Janeiro/2024") +
      theme_classic()+
      theme(text = element_text(size = 12)))
```

### **Rosa dos ventos**

```{r}
library(openair)

windRose(dados_arvores, 
           ws = "vento_vel_horaria.m.s.", # Coluna da velocidade do vento
           wd = "vento_dir_h_gr", # Coluna da direção do vento
           main = "Rosa dos Ventos", # Título do gráfico
)
```

### **Estatística descritivas das variáveis numéricas de vento**

```{r}
library(dplyr)
library(DT)
library(e1071)


# Função para calcular a moda
calc_moda <- function(x) {
  ux <- unique(x)
  ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}

# Função para calcular estatísticas descritivas

calc_estatisticas <- function(x) {
  c(
    minima = round(min(x, na.rm = TRUE),2),
    media = round(mean(x, na.rm = TRUE),2),
    mediana = round(median(x, na.rm = TRUE),2),
    moda = round(calc_moda(x),2),
    Q1 = round(quantile(x, 0.25, na.rm = TRUE),2),
    Q3 = round(quantile(x, 0.75, na.rm = TRUE),2),
    maxima = round(max(x, na.rm = TRUE),2),
    amplitude = round(max(x, na.rm = TRUE) - min(x, na.rm = TRUE),2),
    variancia = round(var(x, na.rm = TRUE),2),
    desvio_padrao = round(sd(x, na.rm = TRUE),2),
    erro_padrao = round(sd(x, na.rm = TRUE) / sqrt(sum(!is.na(x))),2),
    coef_variacao = round(sd(x, na.rm = TRUE) / mean(x, na.rm = TRUE),2),
    assimetria <- round(skewness(x, na.rm = TRUE),2),
    curtose <- round(kurtosis(x, na.rm = TRUE),2)
    
  )
}

   dados_chuva <- dplyr::select(dados_arvores, rajada_vento_maxima_.m.s.,vento_vel_horaria.m.s.)
   estatisticas_descritivas3 <- dados_chuva %>% summarise_all(calc_estatisticas) 
   estatisticas_descritivas3$estatisticas<- c("minima","media","mediana","moda","Q1","Q3","maxima","amplitude","variancia","desvio_padrao","erro_padrao","coef_variacao","assimetria", "curtose")
   estatisticas_descritivas3 <- dplyr::select(estatisticas_descritivas3,
                                             estatisticas, everything())
   datatable(estatisticas_descritivas3)
```

## row {.tabset .tabset-fade}

### **Boxplot vento velocidade m/s**

```{r}
#"vento velocidade m/s"
library(ggplot2)

# Código para criar o boxplot

# Adiciona uma coluna com os nomes abreviados dos meses e converte para fator na ordem correta
dados_arvores <- dados_arvores %>%
  mutate(mes_abrev = factor(month.abb[mes], levels = month.abb))

ggplotly(
ggplot(dados_arvores, aes(x=factor(mes_abrev), y=vento_vel_horaria.m.s., fill=factor(mes_abrev))) +
  geom_boxplot() +
  labs(title="Boxplot de velocidade do vento m/s por mês",
       x="Mês",
       y="Vento velociade m/s") +
   theme_classic()+
  theme(text = element_text(size = 12))+
  theme(legend.position = "none")
)
```

### **Boxplot de rajada de vento m/s**

```{r}
library(ggplot2)

# Código para criar o boxplot

# Adiciona uma coluna com os nomes abreviados dos meses e converte para fator na ordem correta
dados_arvores <- dados_arvores %>%
  mutate(mes_abrev = factor(month.abb[mes], levels = month.abb))

ggplotly(
ggplot(dados_arvores, aes(x=factor(mes_abrev), y=rajada_vento_maxima_.m.s., fill=factor(mes))) +
  geom_boxplot() +
  labs(title="Boxplot de rajada de vento m/s por mês",
       x="Mês",
       y="Rajada de vento m/s") +
  theme_classic()+
  theme(text = element_text(size = 12))+
  theme(legend.position = "none")
)
```

# Mapas temáticos {data-navmenu="Análise  espacial" data-navmenu-icon="ion-android-globe" data-icon="ion-map"}

## row {.tabset .tabset-fade data-height="1000"}

### **Mapa de localização das ocorrências por ano**

```{r}
library(mapview)
library(RColorBrewer)
library(utils)
dados_arvores_sf <- st_as_sf(dados_arvores, coords = c("longitude", "latitude"), crs = 4326)
m<- mapview(dados_arvores_sf, zcol = c("ano"), col.regions=brewer.pal(10, "Spectral"))
m
```

### **Mapa de quantidade de quedas por bairros**

```{r}
library(sf)
library(RColorBrewer)

# Criar um objeto sf com as coordenadas das árvores (assumindo que a coluna que contém as coordenadas é chamada "longitude" e "latitude")
  
dados_arvores_sf <- st_as_sf(dados_arvores, coords = c("longitude", "latitude"), crs = 4326)

intersecoes2 <- st_intersects(bairros_transf,dados_arvores_sf)
contagem2 <- sapply(intersecoes2, length)
bairros_transf$ContagemQuedas <- contagem2

mapview(bairros_transf,map.types = c("CartoDB.Positron", "OpenStreetMap", "OpenStreetMap.HOT", "OpenTopoMap", "Esri.WorldTopoMap", "Esri.WorldImagery", "Esri.WorldGrayCanvas"), zcol = "ContagemQuedas",label="nome")


```

### **Mapa de quantidade de quedas por AP**

```{r}
intersecoes3 <- st_intersects(limite_AP_transf,dados_arvores_sf)
contagem3 <- sapply(intersecoes3, length)
limite_AP_transf$ContagemQuedas <- contagem3

mapview(limite_AP_transf,map.types = c("CartoDB.Positron", "OpenStreetMap", "OpenStreetMap.HOT", "OpenTopoMap", "Esri.WorldTopoMap", "Esri.WorldImagery", "Esri.WorldGrayCanvas"), zcol = "ContagemQuedas",label="codap")
#Mudar o shape para ap e fazer a contagem

```

### **Mapa de quantidade de quedas por macrobacia e sub-bacia**

```{r}
library(mapview)
intersecoes4 <- st_intersects(subbacia_transf,dados_arvores_sf)
contagem4 <- sapply(intersecoes4, length)
subbacia_transf$ContagemQuedas <- contagem4

intersecoes5 <- st_intersects(macrobacia_transf,dados_arvores_sf)
contagem5 <- sapply(intersecoes5, length)
macrobacia_transf$ContagemQuedas <- contagem5

mapsubbacia<- mapview(subbacia_transf,map.types = c("CartoDB.Positron", "OpenStreetMap", "OpenStreetMap.HOT", "OpenTopoMap", "Esri.WorldTopoMap", "Esri.WorldImagery", "Esri.WorldGrayCanvas"), zcol = "ContagemQuedas",label="shi_nm")

mapmacrobacia<- mapview(macrobacia_transf,map.types = c("CartoDB.Positron", "OpenStreetMap", "OpenStreetMap.HOT", "OpenTopoMap", "Esri.WorldTopoMap", "Esri.WorldImagery", "Esri.WorldGrayCanvas"), zcol = "ContagemQuedas",label="shi_nm_mac")

m <- mapsubbacia + mapmacrobacia
m

```

# Intensidade - Efeitos de primeira ordem {data-navmenu="Análise espacial" data-icon="ion-grid"}

## row {.tabset .tabset-fade data-height="1000"}

### **Intensidade - Contagem de Quadrats**

Numa visão estatística, processos pontuais são definidos como um conjunto de pontos irregularmente distribuídos em um terreno, cuja localização foi gerada por um mecanismo estocástico. Para sua caracterização, este processo estocástico pode ser descrito em termos dos efeitos de primeira ordem e efeitos de segunda ordem.

Efeitos de primeira ordem: os efeitos de primeira ordem, considerados globais ou de larga escala, correspondem a variações no valor médio do processo no espaço. Neste caso, estamos interessados na intensidade do processo, isto é, no número de eventos por unidade de área.

```{r}

#Densidade de pontos dentro de cada quadrat
#Contagem de quadrats
Q <- quadratcount(dados_arvores_proj.ppp, nx=12, ny=9)
plot(Q)
```

### **Teste qui-quadrado da contagem de quadrat**

O p-valor está bem abaixo de 0,05 (ou 2.2e-16 nesse caso), o que significa que há uma diferença estatisticamente significativa entre a distribuição esperada (ou seja, CSR) e a distribuição observada. Podemos, portanto, rejeitar a hipótese nula de que nossos dados pontuais foram gerados sob completa aleatoriedade espacial e confirmar que nosso padrão de pontos não foi gerado de forma aleatória.

```{r}
teste_qui_quadrad = quadrat.test(dados_arvores_proj.ppp, nx= 12, ny=9)
teste_qui_quadrad

```

### **Intensidade - Densidade**

Os valores de densidade são relatados como o número de pontos (quedas) por unidade de área, por quadrat. A unidade de dimensão comprimento é extraída do sistema de coordenadas associado à camada de ponto. Se a unidade de comprimento estiver em metros, então a densidade é relatada como pontos por metro quadrado. Uma unidade de comprimento tão pequena não é prática nesta escala de análise. Portanto, é desejável redimensionar os objetos espaciais para uma unidade de comprimento maior, como o quilômetro(Baddeley et. al, 2015).

```{r}
# Intensidade
# Intensidade média em cada quadrante sem alterar a escala

#Densidade de pontos dentro de cada quadrat
#Q.d <- intensity(Q)

L<-intensity(Q,image=TRUE)

# Redimensionar os objetos espaciais para quilômetros
dados_arvores_proj.km <- rescale(dados_arvores_proj.ppp, 1000, "km")
mapa_rio.km <- rescale(mapa_rio.owin, 1000, "km")

# Calcular a densidade para cada quadrat (em contagens por km²)
Q <- quadratcount(dados_arvores_proj.km, nx=12, ny=9)

# Calcular a imagem de intensidade
Q.i <- intensity(Q, image=TRUE)

# Plotar a imagem de densidade
plot(Q.i, main=NULL, las=1) # Plotar o raster de densidade

```

### **Mapa de pontos quentes - Hotspots**

```{r}
denRed.km2 <- density(dados_arvores_proj.km, bw.ppl, ns=16)
plot(denRed.km2)
```